冶金温压成形过程的有限元分析

为了生产出密度更高、性能更好的冶金零件,提出冶金温压成形过程的有限元分析。先确立冶金温压成形制造平台整体结构,包括物流、能量流、信息流三个子系统;然后探究温压成形过程中的关键技术,综合分析润滑剂的选取要素,确保有限元分析过程不受制造工艺因素影响。为减少摩擦力的影响,利用牛顿定律构建颗粒接触模型,描述颗粒间运动过程,以减少摩擦。最后分别从温度场和电磁场两个角度研究温压过程中产生的热效应,通过拉格朗日算法建立热-机耦合有限元模型,该模型在满足能量守恒的基础上描述出整体增量应变和材料应变。有限元分析结果表明,零件的压坯密度与半径大小无关,但温度越高、摩擦因数越低,密度分布越均匀,生产的零件质量越好。     

多组多层宽频压电发电装置的发电性能

为了改善单层压电发电装置的发电性能和适应更宽范围的振动频率,提出了一种多组多层宽频悬臂梁压电发电结构。运用ANSYS软件建立了每组多层压电发电装置的有限元分析模型,并进行了静力和模态分析,得到了各组的固有频率。由静力分析可知,每组结构中各层悬臂梁的变形和应力分布规律几乎相同。建立了单层压电悬臂梁的耦合分析模型,计算得到其固定端在受到外界激励作用下的发电电压。为了验证有限元计算结果的正确性,制造了其中一组多层悬臂梁结构,并通过实验测试了固有频率和发电电压,实验测试结果和计算结果一致。最后,研究了每一组单层悬臂梁在不同振动频率下的发电能力,研究结果表明:当外界振动振幅为1 mm,频率在35 Hz到55 Hz之间变化时,该多组多层压电发电装置的发电性能较好,三组中至少有一组单层悬臂梁的发电峰值电压在2.8 V以上。     

双螺杆挤出机转速比对胶粉及其天然橡胶并用胶性能的影响

用双螺杆挤出机对硫化胶粉进行机械力化学改性,得到改性胶粉(MWRP),将其与天然橡胶(NR)并用,研究了挤出机转速比对MWRP自由基浓度、交联密度以及MWRP/NR并用胶力学性能、微观形貌的影响。结果表明,随着转速比的降低,剪切作用增强,胶粉体系的交联网络结构得到破坏,体系自由基浓度呈现先上升后降低的趋势,胶粉的交联密度降低; MWRP/NR并用胶的力学性能得到改善,在转速比为3.5时,拉伸强度和扯断伸长率达到最大,分别为19.7 MPa和607%; 并用胶拉伸断面的缺陷减少,胶粉颗粒与橡胶基体的相容性得到改善。     

机床刀具轴向热位移的评估试验设计

针对数控机床主轴的定位精度问题,对热效应变形的检测方法进行研究,提出一种简单的加工试验来评估机床在刀具轴向(Z方向)的热位移.该方法主要通过重复加工1个包含16个圆柱槽的加工试件,来观察由环境或机床产生的热效应所引起的几何精度变化.以五轴联动立式加工中心为例,对该开槽试验和圆孔铣削试验进行比较.结果表明:该开槽试验方法...     

旋转型行波超声电机定子的结构优化

为了提高旋转型行波超声电机定子的驱动能力,延长电机的使用寿命,设计了一种带有辐射板的定子,根据辐射板与基体的连接方式共分为a~e 5种结构。基于ANSYS软件建立了定子结构的有限元仿真模型,对其进行了模态分析和谐响应分析。在对比5种结构性能的基础上,以电机的输出性能最佳为目标函数,对定子结构的辐射板槽宽w、外径d及厚度t 3个参数进行了优化,得到定子的最佳结构为a,即辐射板与基体连接长度为1mm,尺寸分别为:w=1.8mm,d=72mm,t=0.5mm。该优化结果可为旋转型行波超声电机定子的加工制作提供参考尺寸。     

新型橡胶柔性齿轮的制备及其结构和性能分析

制备一种新型橡胶柔性齿轮并通过有限元技术对其丁腈橡胶（HNBR）阻尼环结构进行设计,确定HNBR阻尼环外径为52 mm时其内径为46 mm最佳。对新型橡胶柔性齿轮进行模态有限元分析,得到新型橡胶柔性齿轮的模态特性,证明新型橡胶柔性齿轮能够更好地避免共振现象。通过模态试验,研究不同温度下新型橡胶柔性齿轮的固有频率变化,得出新型橡胶柔性齿轮的1阶固有频率随着温度的升高而减小的结论。本工作为新型柔性齿轮动力学性能的研究奠定了基础。     

基于DPSO-BP神经网络的V形自由折弯成形角度和回弹预测北大核心CSCD

采用基于DPSO算法优化BP神经网络(DPSO-BP)的机器学习算法建模,提出一种考虑材料参数和几何参数的V形自由折弯成形角度和回弹的预测方法。该方法主要引入非线性惯性权重改进粒子群(PSO)算法,进一步优化神经网络的初始权值和阈值,构建神经网络预测模型。以不同批号的SUS304不锈钢板料为研究对象,通过设计正交试验得到45个训练样本数据,验证所建立的预测模型的准确性。结果表明:采用DPSO-BP神经网络模型预测的成形角和回弹角的平均误差分别为0.150°和0.120°,与未优化的PSO-BP神经网络模型相比,预测的成形角和回弹角的平均误差明显减小,且计算耗时由14.0 min大幅缩短至0.8 min,同时实现了高预测精度和高计算效率。